トレーニングと評価の両方の作業のためのTensorflow管理者？

Question

私はテンソルフローのスーパーバイザ（https://www.tensorflow.org/programmers_guide/supervisor）を使用して、ネットワークのトレーニングと実行のために保存されたチェックポイントからモデルをロードしています。しかし、モデルの実行/評価（graph.pbtxtのタイムスタンプ、model.ckpt.dataファイルが更新され、新しいevents.outが作成されたとき）でもチェックポイントファイルが更新されることに気付きました。

これは、モデルの実行/評価にスーパーバイザを使用して訓練された状態もリセット/変更するのではないかと思いますか？訓練以外の目的でスーパーバイザを使用することをお勧めしますか？

トレイン -

sv = tf.train.Supervisor(logdir=mylogdir) 
with sv.managed_session() as sess: 
    if not sv.should_stop(): 
     train_step.run(feed_dict={x: xtrain, y_: ytrain, keep_prob: 0.5}, session= sess) 

ラン/だけ評価します。私たちは、以下のモデルは、通常、ファイル名「model.ckpt-NUM」に保存されているモデル

sv = tf.train.Supervisor(logdir=mylogdir)  
with sv.managed_session() as sess: 
    for yconv in sess.run(y_conv, feed_dict={x: xtest, keep_prob: 1.0}): 
     #use yconv to predict, evaluate etc. 

Answer 1

の訓練を受けた状態を変更する必要はありません。評価がそのファイルを更新しない限り、あなたは安全です。

ロギング/サマリーの上書きが心配な場合は、要約名の選択には注意が必要です。

など。評価のために、要約名'eval/' +metric_nameを選択し、トレーニング'train/' +metric_nameの場合は、たとえばhereおよびhereを参照してください。 here